L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans les systèmes de commerce électronique est un défi complexe mais qui offre également de sérieux avantages potentiels. L'IA peut être utilisée pour améliorer l'expérience client, automatiser des tâches et prendre des décisions plus éclairées. Cependant, l'IA présente également des défis, tels que la nécessité d'une grande quantité de données, la confidentialité de celles-ci, le risque d'erreurs et la possibilité d'une discrimination que pointent du doigt de nombreux commentateurs.
Oui l’IA est devenue incontournable dans le e-commerce
Un des principaux avantages de l'IA est qu'elle peut être utilisée pour améliorer l'expérience client. L'IA peut être utilisée pour personnaliser les recommandations de produits, fournir un service client 24h/24 et 7j/7 ou résoudre les problèmes de manière plus efficace. Amazon utilise l'IA pour recommander des produits aux clients en fonction de leurs achats précédents, de leurs recherches et de leurs avis. Elle l'utilise également pour fournir un service client 24h/24 et 7j/7, via son chatbot virtuel, Amazon Alexa.
L'IA peut également être utilisée pour automatiser des tâches telles que la gestion des stocks, la gestion des commandes et la gestion des paiements. Pour gérer des entrepôtles robots utilisent l'IA pour localiser les produits, les trier et les expédier aux clients.
L'IA peut également être utilisée pour prendre plus rapidement des décisions plus éclairées. Elle peut servir à analyser des données massives, telles que les données de vente, les données de navigation ou encore les données d'avis client, là où un traitement manuel pourrait s'avérer fastidieux. Ces données peuvent être utilisées pour identifier des tendances, prendre des décisions marketing et améliorer l'expérience client. Netflix utilise l'IA pour recommander des films et des séries télévisées aux clients. L'IA prend en compte les films et les séries télévisées que les clients ont déjà regardé, les films et les séries télévisées que les clients ont évalué, et les films et les séries télévisées que les clients ont recherché. Cela reste basique, purement contextuel mais simplifie largement le travail des équipes UX de Netflix.
Vous n’avez pas beaucoup de données ? Passez immédiatement à l’IA Inductive !
Bien que l'IA présente de nombreux avantages, elle présente également des défis. L'un des principaux défis du machine et du deep learning, les deux technologies les plus employées, est qu'elles nécessitent une grande quantité de données.
L'IA apprend à partir des données. En conséquence, plus il y a de données, plus l'IA est précise. C’est la dure loi des probabilités. Cependant, collecter et stocker des données peut être coûteux et complexe.
Voici quelques exemples de défis que pose l'IA en matière de collecte et de gestion de données :
- La quantité de données nécessaires pour entraîner les modèles d'IA est énorme. Le modèle de traduction automatique de Google a été formé sur un ensemble de données de 1,56T de mots...
- Les données doivent être de haute qualité. Les modèles d'IA sont sensibles aux données biaisées ou mal étiquetées. Ce qui entraînera des décisions discriminatoires ou inexactes.
- Collecter et stocker des données est coûteux et complexe. Les entreprises doivent investir dans des infrastructures et des logiciels pour collecter, stocker et analyser les données.
Les entreprises qui adoptent l'IA doivent être conscientes des défis liés aux données et prendre des mesures pour les atténuer.
En voici quelques exemples :
- Utiliser des données de différentes sources. Les entreprises peuvent collecter des données de leurs sites Web, de leurs applications, de leurs réseaux sociaux et de leurs clients.
- Utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour nettoyer et traiter les données. Les techniques d'apprentissage automatique peuvent être utilisées pour identifier et corriger les données erronées ou mal étiquetées.
- Utiliser des outils d'analyse de données pour visualiser et analyser les données. Les outils d'analyse de données peuvent aider les entreprises à comprendre leurs données et à identifier des tendances.
L’IA Inductive pour le e-commerce présente, elle, moins de problèmes de gestion de données.
Travaillant essentiellement sur la base des données de navigation des internautes, recueillies et traitées en temps réel, elle permet d'individualiser, au cas par cas, les interactions avec ceux-ci. Son gros avantage est de travailler non sur la base de modèles prédictifs préalablement établis sur des bases statistiques, mais de manière inductive, comme le cerveau humain.
Elle est ainsi capable de généraliser à partir d'une seule expérience, en donnant à sa conclusion une valeur relative, c'est à dire susceptible d'être remise en cause dès qu'une expérience différente est constatée. Capable de processer les données en temps réel (moins de 35 ms en moyenne) elle est donc en mesure d'identifier les tendances dès leur apparition et non quand elles ont enfin pris un poids statistique suffisamment significatif pour être pris en compte.
Sa triple capacité à privilégier le passé le plus récent au détriment de l'intégralité d'une base d'apprentissage, à généraliser à partir d'une seule occurence, à processer en temps réel en fait la solution d'IA de décision en temps réel:
- la moins gourmande en termes de quantité de données nécessaire à l'atteinte d'une performance significative,
- et la plus vertueuse en termes d'empreinte carbone.
Confidentialité ? Attention danger
Oui, la confidentialité des données peut constituer un défi pour un site européen hébergé sur des serveurs basés hors Union européenne. C'est parce que les lois sur la confidentialité des données en Europe sont plus strictes que dans de nombreux autres pays. Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) exige notamment que les entreprises obtiennent le consentement explicite des utilisateurs avant de collecter ou de traiter leurs données personnelles. Les entreprises qui ne se conforment pas au RGPD peuvent être passibles d'amendes importantes.
Si un site européen est hébergé sur des serveurs basés hors Union européenne, les données des utilisateurs peuvent être soumises aux lois sur la confidentialité des données du pays où les serveurs sont situés. Ces lois peuvent être moins strictes que le RGPD, ce qui signifie que les données des utilisateurs peuvent être moins protégées.
Pour éviter ces problèmes, les entreprises qui hébergent leurs sites Web sur des serveurs basés hors Union européenne doivent prendre des mesures pour protéger la confidentialité des données des utilisateurs. Par exemple:
- Utiliser un cryptage fort pour protéger les données en transit et au repos,
- Limiter strictement l'accès aux données aux personnes qui en ont réellement besoin,
- Enregistrer toutes les activités de traitement des données afin de pouvoir les tracer,
- Mettre en place des mesures de sécurité drastiques pour prévenir les violations de données.
Les États-Unis, notamment, ont des lois sur la confidentialité des données moins strictes que l'Union européenne. Cela signifie que les données des utilisateurs peuvent être moins protégées lorsqu'elles sont stockées sur des serveurs aux États-Unis.
Voici les deux principaux risques liés à cette spécificité :
- Les agences gouvernementales américaines peuvent accéder aux données des utilisateurs sans mandat. Cela peut se produire dans le cadre d'une enquête criminelle ou d'une enquête de sécurité nationale.
- Les entreprises américaines peuvent vendre les données des utilisateurs à des tiers sans leur consentement. Les données des utilisateurs peuvent être vendues à des entreprises qui souhaitent les utiliser pour cibler les utilisateurs avec des publicités ou pour effectuer des études de marché.
Les entreprises qui hébergent leurs sites Web sur des serveurs aux États-Unis doivent être conscients de ces risques et prendre des mesures pour les atténuer.
L'IA e-commerce peut faire des erreurs, oui. Mais non létales
L'IA est une technologie complexe et il est possible qu'elle commette des erreurs. Ces erreurs peuvent avoir un impact négatif sur l'expérience client, la réputation de l'entreprise et ses résultats financiers.
Loin des fantasmes qui remplissent les colonnes des journaux, ces erreurs sont non létales. Mais...quel directeur marketing n’a jamais fait d’erreurs ? Sachons raison garder. Loin de Terminator ou de Matrix, dans un environnement e-commerce, ces erreurs restent non létales.
Les systèmes d'IA peuvent faire des erreurs pour diverses raisons. Il peut s'agir d'erreurs dans les données utilisées pour entraîner le système, d'erreurs dans le code du système ou de conditions imprévues qui ne sont pas prises en compte par le système.
Raison de plus pour adopter l'IA inductive qui n'a pas besoin d'être entraînée. Si elle fait une erreur sur une occurence, la nature temps réel de son processing lui évitera de la reproduire comme un modèle le fera tant qu'il n'aura pas été actualisé...
Un système d'IA utilisé pour recommander des produits à des clients peut recommander des produits qui ne correspondent pas aux besoins réels du client. Cela peut entraîner une perte de confiance et de satisfaction de sa part. De même, un système d'IA utilisé pour prendre des décisions financières peut prendre des décisions erronées qui coûtent de l'argent à l'entreprise.
Il conviendra donc de s'entourer de quelques précautions au moment d'intégrer l'IA dans vos process e-commerce:
- Utilisez des données de haute qualité: les systèmes d'IA sont sensibles aux données biaisées ou mal étiquetées. Cela entraîne des erreurs.
- Travaillez avec des experts en IA: les experts en IA peuvent aider les entreprises à concevoir et à mettre en œuvre des systèmes d'IA qui seront plus fiables et plus sûrs. La limite: la plupart des experts ne le sont que dans le domaine du machine learning - dont le champ d'action n'est pas universel - et ont beaucoup de mal à en sortir.
- Testez les systèmes d'IA avant de les déployer à grande échelle: les systèmes d'IA doivent être testés pour identifier et corriger les erreurs avant d'être déployés dans la production.
Le risque discriminatoire
Enfin, l'IA peut amener à prendre des décisions discriminatoires. L'IA est une technologie basée sur les données et les données peuvent être biaisées. Si les données utilisées pour entraîner un modèle d'IA sont biaisées, le modèle d'IA prendra des décisions biaisées et possiblement discriminatoires. Par exemple, un modèle d'IA utilisé pour recruter des employés peut être biaisé contre les femmes si sa base d'apprentissage sur-représente les hommes.
Il est important de noter que l'IA n'est pas intrinsèquement discriminatoire. Cependant, les systèmes d'IA peuvent être biaisés si les données utilisées pour les entraîner sont biaisées. Les entreprises qui utilisent des systèmes d'IA doivent être conscientes de ce risque et prendre des mesures pour l'atténuer.
Voici quelques exemples de la façon dont l'IA peut être amenée à prendre des décisions biaisées dans le contexte du commerce électronique.
- Les données utilisées pour entraîner le modèle d'IA peuvent être biaisées: si le modèle d'IA est entraîné sur un ensemble de données qui contient plus d'hommes que de femmes, le modèle d'IA est plus susceptible de recommander des produits intéressant les hommes.
- Le modèle d'IA peut être biaisé par le code utilisé pour le créer. Par exemple, si le code du modèle d'IA contient des hypothèses sur les préférences des hommes et des femmes, le modèle d'IA est plus susceptible de recommander des produits susceptibles d'intéresser les hommes que les femmes.
- Le modèle d'IA peut être biaisé par l'environnement dans lequel il est utilisé. Par exemple, si le modèle d'IA est utilisé sur un site Web qui est plus fréquenté par les hommes que par les femmes, le modèle d'IA est plus susceptible de recommander des produits correspondant à des attentes ou besoins masculins.
En prenant des mesures pour atténuer le risque de biais, les entreprises peuvent s'assurer que les systèmes d'IA sont utilisés de manière juste et équitable.
Pour aller plus loin sur le sujet:
> Quelques questions fréquentes
- Quels sont les avantages de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le commerce électronique ?
L'intelligence artificielle (IA) peut apporter de nombreux avantages aux entreprises de commerce électronique, notamment :
- Une meilleure expérience client : l'IA peut être utilisée pour personnaliser les recommandations de produits, répondre aux questions des clients et automatiser les tâches. Cela peut améliorer l'expérience client et augmenter les ventes.
- Une augmentation des ventes : l'IA peut être utilisée pour cibler les clients avec des offres personnalisées, augmenter le nombre de visites sur le site Web et améliorer le taux de conversion.
- Une réduction des coûts : l'IA peut être utilisée pour automatiser les tâches, telles que la gestion des stocks, le traitement des commandes et le service client. Cela peut libérer les employés pour se concentrer sur des tâches plus stratégiques et réduire les coûts.- Quels sont les cas d'utilisation les plus courants de l'intelligence artificielle dans le commerce électronique ?
Les cas d'utilisation les plus courants de l'intelligence artificielle dans le commerce électronique incluent :
- La personnalisation des recommandations de produits : l'IA peut être utilisée pour recommander des produits aux clients en fonction de leurs intérêts, de leurs achats précédents et de leur comportement sur le site Web.
- La réponse aux questions des clients : l'IA peut être utilisée pour répondre aux questions des clients 24h/24 et 7j/7, via des chatbots ou des agents virtuels.
- L'automatisation des tâches : l'IA peut être utilisée pour automatiser des tâches, telles que la gestion des stocks, le traitement des commandes et le service client.
- La détection de la fraude : l'IA peut être utilisée pour détecter les fraudes, telles que les commandes frauduleuses et les retours abusifs.
- Quel est l'avenir de l'intelligence artificielle dans le commerce électronique ?
L'avenir de l'intelligence artificielle dans le commerce électronique est prometteur. À mesure que la technologie continue de se développer, les entreprises de commerce électronique pourront utiliser l'IA pour améliorer encore l'expérience client, augmenter les ventes et réduire les coûts. L’IA générative pour les la gestion de la relation client via bot et l’IA Inductive pour la recommandation individualisée au cas par cas en sont d’excellents exemples.
> Quelques sites et blogs à consulter
- L'intelligence artificielle au service du e-commerce - Un article du Journal du Net qui explore l'impact de l'IA sur le e-commerce.
- Comment l'IA transforme le e-commerce ? - Un article d'E-marketing.fr qui discute de l'influence de l'IA sur le e-commerce.
- How AI Is Transforming the Ecommerce Industry - Un article de Business.com qui explore comment l'IA change l'industrie du e-commerce.
- The Future of E-commerce: How AI, Machine Learning Impact the Industry - Un article de Business News Daily qui discute de l'impact de l'IA et du machine learning sur l'industrie du e-commerce.
- AI in E-commerce: 8 Ways to leverage AI for e-commerce success - Un article de BigCommerce qui donne des conseils sur l'utilisation de l'IA pour réussir dans le e-commerce.
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